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Enregistrement W3154244527 · doi:10.1371/journal.pone.0249638

Barriers and facilitators to implementation of oral rehydration therapy in low- and middle-income countries: A systematic review

2021· review· en· W3154244527 sur OpenAlexaff
Obidimma Ezezika, Apira Ragunathan, Yasmine El-Bakri, Kathryn Barrett

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensOntario Tech UniversityThe Scarborough HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)ScopusMedicineLow and middle income countriesMEDLINEImplementation researchGeneral partnershipGlobal healthData extractionMillennium Development GoalsDeveloping countryFamily medicinePublic healthMedical educationNursingPolitical scienceEconomic growthPsychological interventionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral rehydration therapy (ORT) is an effective and cheap treatment for diarrheal disease; globally, one of the leading causes of death in children under five. The World Health Organization launched a global campaign to improve ORT coverage in 1978, with activities such as educational campaigns, training health workers and the creation of designate programming. Despite these efforts, ORT coverage remains relatively low. The objective of this systematic review is to identify the barriers and facilitators to the implementation of oral rehydration therapy in low and middle-income countries. METHODS: A comprehensive search strategy comprised of relevant subject headings and keywords was executed in 5 databases including OVID Medline, OVID Embase, OVID HealthStar, Web of Science and Scopus. Eligible studies underwent quality assessment, and a directed content analysis approach to data extraction was conducted and aligned to the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to facilitate narrative synthesis. RESULTS: The search identified 1570 citations and following removal of duplicates as well as screening according to our inclusion/exclusion criteria, 55 articles were eligible for inclusion in the review. Twenty-three countries were represented in this review, with India, Bangladesh, Egypt, Nigeria, and South Africa having the most representation of available studies. Study dates ranged from 1981 to 2020. Overarching thematic areas spanning the barriers and facilitators that were identified included: availability and accessibility, knowledge, partnership engagement, and design and acceptability. CONCLUSION: A systematic review of studies on implementation of ORT in low- and middle-income countries (LMICs) highlights key activities that facilitate the development of successful implementation that include: (1) availability and accessibility of ORT, (2) awareness and education among communities, (3) strong partnership engagement strategies, and (4) adaptable design to enhance acceptability. The barriers and facilitators identified under the CIFR domains can be used to build knowledge on how to adapt ORT to national and local settings and contribute to a better understanding on the implementation and use of ORT in LMICs. The prospects for scaling and sustaining ORT (after years of low use) will increase if implementation research informs local applications, and implementers engage appropriate stakeholders and test assumptions around localized theories of change from interventions to expected outcomes. REGISTRATION: A protocol for this systematic review was developed and uploaded onto the PROSPERO international prospective register of systematic reviews database (Registration number: CRD420201695).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
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